进程代数是一种形式化描述语言,它是以代数为工具对并发系统的行为进行刻画、分析和推理的方法.1990年代,通过对每一个动作赋予一个描述动作执行时间的随机变量,进程代数发展成为随机进程代数.随机进程代数PEPA是一种对模型进行性能评价的强有力的形式化语言,它在计算机系统和交互系统的性能评价领域取得了巨大的成就.然而,一个大规模的PEPA模型将会引发状态空间爆破问题,从而使得对PEPA模型的定量分析和定性分析都受到阻碍,以至于限制了PEPA语言得到更广泛地应用.为此,本文介绍了一种更完善的数值型表示方法,而基于数值型表示的随机模拟算法能够模拟较大规模的模型并提取所需的性能指标.但是系统规模越大,随机模拟过程的“预热”时间(即系统从初始状态运行到平衡态的时间)也就越长,从而占用更多的计算和存储资源.本文主要以一个PEPA模型为例,结合Fluid逼近的方法让系统直接从平衡态附近出发而不是从给定的初始状态出发来进行模拟,从而大大地降低了模拟过程中从初始状态到平衡态的预热时间.第一章说明相关工作的背景,发展概况及问题来源,并阐述本文的研究内容.第二章简要介绍PEPA,解释状态空间爆破问题,介绍一种更完善的数值型表示方法及流体逼近方法.并给出基于数值型表示下的随机模拟算法.第三章以一个特殊的PEPA模型为例给出由常微分方程导出的数值解并在状态空间中找到靠近此解的状态.第四章利用Matlab软件分别对算法改进前后各项性能指标给出相应的数值模拟并进行性能分析.第五章对整篇文章作总结并提出将来的工作.